【发布时间】：2020-09-27 07:47:26
【问题描述】：
在当前版本的 TF (2.2.0) 中有一个选项 做多类分类（即两个以上的类，通过改变 n_classes 到估计器参数中的相关数字）。 但是，我之前看到的所有示例，例如这里的正式示例： https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/boosted_trees_model_understanding 目前的二元分类。所以我不确定如何处理目标（类）向量。 如果我将他保持在 [0,...,num_classes-1] 的范围内，当我尝试训练模型时，我会收到错误消息（来自 TF gradients.py 文件）： “'int' 对象没有属性 'is_compatible_with'”。感觉就像关于类向量的维度\形状错误，但我 找不到默认的损失函数以及这个模型期望得到什么。我认为我不需要将类向量转换为二进制矩阵（一种热编码）。感谢任何帮助！
【问题讨论】：
标签： python tensorflow boosting